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アイテム
Compressed Beamforming Reportを用いた運動回数推定システムの構築に関する検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212933
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/21293394637714-bd64-4219-a995-f11c6c842014
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | Symposium(1) | |||||||||||||||
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公開日 | 2021-06-23 | |||||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||||
タイトル | Compressed Beamforming Reportを用いた運動回数推定システムの構築に関する検討 | |||||||||||||||
言語 | ||||||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||||
主題 | 行動認識 | |||||||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||
大阪大学情報科学研究科 | ||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||
NTTアクセスサービスシステム研究所 | ||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||
大阪大学情報科学研究科 | ||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||
大阪大学情報科学研究科 | ||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||
大阪大学情報科学研究科 | ||||||||||||||||
著者名 |
加藤, 空知
× 加藤, 空知
× 村上, 友規
× 藤橋, 卓也
× 渡辺, 尚
× 猿渡, 俊介
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論文抄録 | ||||||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
内容記述 | 電波情報によるワイヤレスセンシング技術の研究開発は近年活発に進んでおり,人物位置の推定や行動状態の識別,生体情報の取得などに応用されている.一般的に電波情報を用いたセンシングの既存研究では,IEEE 802.11n で規定された Channel State Information (CSI) を利用して,高い精度でのセンシングを実現している.しかしながら,CSI を用いた既存の研究では,CSI を取得するために特定のハードウェアおよびソフトウェアを使用することが前提となっているため,実環境でのシステム構築が困難となっている.そこで,本稿では IEEE 802.11ac/ax で規定された CSI を圧縮した形式である VHT Compressed Beamforming Report (CBR) を用いた CBR 活動数モニタリングシステムを提案する.CBR 活動数モニタリングシステムは,多くのデバイスで簡易に CBR を取得できるようにする WiPiCap と,取得した CBR から活動数を推定するアルゴリズムである KACE4CBR の 2 つから構成される.WiPiCap は,外部ノードとして Raspberry Pi を導入するだけで,既存のデバイスやアクセスポイントに直接的な変更を加えることなくセンシングを実行できる仕組みである.WiPiCap はオープンソースで公開している.また,CSI を用いた既存の信号処理手法のうち,代表的なものにストリームの分散を用いて推定値を決定する手法があるが,KACE4CBR (Kernel density Activity Counting Estimation for CBR) はこの手法に代わり,CBR を用いた反復動作回数の推定に特化した信号処理手法としてカーネル密度分布を用いた手法である.CBR 活動数モニタリングシステムを実装して実環境下において複数のデバイス・動作に対する回数推定の性能を評価した.評価の結果として,KACE4CBRE が Raspberry Pi という省資源のデバイス上で動作すること,スマートフォンを含む市販のデバイスのみで活動数構築できるシステムであること,KACE4CBR による運動回数推定が最良の場合で平均絶対誤差 0.97 回を達成できることを示す. | |||||||||||||||
書誌情報 |
マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2021論文集 巻 2021, 号 1, p. 243-255, 発行日 2021-06-23 |
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出版者 | ||||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||||
出版者 | 情報処理学会 |
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Cite as
加藤, 空知, 村上, 友規, 藤橋, 卓也, 渡辺, 尚, 猿渡, 俊介, 2021, Compressed Beamforming Reportを用いた運動回数推定システムの構築に関する検討: 情報処理学会, 243–255 p.
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